Weber定律下尺度空间的自适应构建

在Weber定律的启发下提出一种基于"恰可识别差异"的尺度空间自适应构建方法。Weber定律认为人类感知模式不仅与刺激的变化有关,而且与原刺激强度有关。基于此观点,在图像尺度空间的构建过程中,首先以Marr视觉理论的屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征之和计算图像的信息量,再通过实验获得人类视觉能感知到"恰可识别差异"时的图像信息量变化,最后通过曲线拟合自适应构建图像的尺度空间。实验结果表明,该方法充分体现了人类视觉感知特性,与其他尺度空间构建方法相比,在目标匹配实验中,匹配数目提升了25%以上;在去噪实验中,本算法的去噪效果良好。     

多项式与一类代数数域域元素的判别式的闭形式

本文作者给出了多项式的判别式公式,它是一种仅用其系数即可算出的一种行列式形式的公式,由此推出了xn+αx2+bx+c的判别式的几种闭形式。     

基于多项式还原问题的密码分析算法

论文描述了一种基于多项式还原问题的公钥加密方案的密码分析。给定公开密钥和密文,在多项式时间内还原相应的明文。此外,这个公钥加密方案不是单向的。论文采用的方法不同于Berlekamp-Welsh算法。     

计算思维特征探析

以计算发展过程为切入点剖析计算思维,指出在计算思维中,计算的本质是抽象的自动运行;探析计算思维作为一种思维方式具备的6个主要特征——抽象性、构造性、数字化、系统化、网络化和虚拟化,以期为计算思维能力的培养提供理论基础。     

基于疏水仿生学提升超细高氯酸铵热分解、安全及防吸湿性能的研究

为了研制出兼具高燃速和高安全性能的固体推进剂,以改善高氯酸铵的性能为目标,采用液相沉积法制备了具有核壳结构的超细高氯酸铵@硬脂酸锌(UF-AP@ZnSA)复合物;使用扫描电镜(SEM)、热重-差示扫描量热法(TG-DSC)、傅里叶变换红外光谱(FT-IR)等对样品的形貌、结构和热分解性能进行了表征;并测量了样品的撞击感度、摩擦感度、吸湿率和接触角等参数;采用热分析-红外联用技术分析并解释了硬脂酸锌(ZnSA)催化UF-AP的热分解机理。结果表明,UF-AP表面生成了ZnSA壳层;不同壳层含量的复合物中UF-AP高温分解峰从424.3℃降至370～385℃,相较于原料UF-AP,放热区间更加集中,放热量更大;UF-AP@ZnSA复合物特性落高(H₅₀)相较于原料增加了27.6cm,摩擦感度的爆炸概率减小了76%,安全性能大幅度提升;壳层质量分数为5%的UF-AP@ZnSA复合物72h的吸湿率为0.05%,较原料UF-AP的吸湿率降低约90%,防吸湿性能得到明显提升。     

撤消投标者的安全的网上招投标方案

利用群签名体制给出一个可撤消投标者的安全的网上招投标方案.该方案实现了参与竞标公司身份的匿名性、中标者的不可否认性、可公开验证性等安全性问题.该文解决了群签名中成员删除问题.即当竞标公司因为某些原因被撤消其资格时,可信权威人士只需更改群公钥的一个参数,并用其他竞标公司的公钥加密后广播出去.而无须更改其他竞标公司的数字证书,使接下来的竞标过程顺利进行,同时保证了被撤消的竞标公司的身份与它以前参与竞标的项目的不可联系性.     

基于纳米HNS及共晶技术高效降低CL-20感度的研究

以硬脂酸修饰的纳米六硝基茋(HNS)为表面活性剂，采用Pickering乳液法制备出CL-20-TNT共晶/HNS复合物(CL-20-TNT/HNS),并对其形貌、晶型、热分解性能和安全性能进行了表征。结果表明，Pickering乳液法制备的CL-20-TNT/HNS球形复合物粒径约为5μm, HNS均匀包覆在其表面；CL-20和TNT通过分子间相互作用形成了共晶；CL-20-TNT/HNS热分解峰温为251.5℃,较原料CL-20升高了8.1℃,其撞击感度H₅₀为68cm,远高于原料CL-20和CL-20/TNT/HNS三者的机械混合物，较大幅度地提高了CL-20的安全性能。采用的Pickering乳液法中基本不含非含能组分，与以非含能材料(如吐温、司班等)为表面活性剂制备的复合物相比，未降低CL-20-TNT共晶/HNS复合物的能量。     

多项式与一类代数数域域元素的判别式的闭形式

本文作者给出了多项式的判别式公式，它是一种仅用其系数即可算出的一种行列式形式的公式，由此推出了x^n αx^2 bx c的判别式的几种闭形式。     

基于ZigBee的自动感应照明系统

在居家生活中,常见的照明系统均为手动控制,当环境可见度较低,障碍物较多时,人们特别是老人与小孩行动多有不便,容易引发摔倒等安全隐患。目前市场上的自动照明装置,普遍为声控、光控,声控容易受到噪声干扰,光控不能避免监控盲区,具有不稳定性。而利用无线通信网络中的ZigBee协议设计的自动感应照明系统则可以很好地解决这一问题,保障人身安全,打造良好的生活环境。该文介绍了使用ZigBee协议的该系统的总体设计、分模块的功能介绍以及系统的现有优势。     

基于改进模糊语法增量式算法的文本分类方法

针对现有很多文本分类算法必须进行训练-测试-再训练的缺点以及通用模型的语法表现度较差等问题,提出一种改进的模糊语法算法(IFGA)。首先根据一些选取的文本片段建立学习模型,为了适应轻微变化,采用增量式模型;然后将选取的文本片段转化到底层架构中,即模糊语法。最后利用模糊联合操作将单个文本片段语法进行结合,并将所学习的文本片段转化成更加一般的表示。与决策表算法、朴素贝叶斯等算法进行了两组对比实验,第一个实验结果表明IFGA和其他机器学生算法性能并无明显差异。第二个实验结果说明增量式学习算法比标准机器学习算法更加具有优势。其性能较平稳,数据的尺寸影响更小。另外,提出的算法具有较低的模型重新训练时间。